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私は畳み込みの後に現れるアーティファクトの原因を調べようとしています。プロットarround x = -.0016とx = .0021(以下のコードを参照してください)に表示されます。私は "lorentzian"関数(またはlangevin関数の導関数)をコードに定義しています.2つのDiracインパルスは関数 "ditrib"にあります。
私はあなたの助けに感謝します。 ここで をありがとう私のコードです:この畳み込み信号のアーチファクトの原因は何ですか?
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def Lorentzian(xx):
if not hasattr(xx, '__iter__'):
xx = [ xx ]
res = np.zeros(len(xx))
for i in range(len(xx)):
x = xx[i]
if np.fabs(x) < 0.1:
res[i] = 1./3. - x**2/15. + 2.* x**4/189. - x**6/675. + 2.* x**8/10395. - 1382. * x**10/58046625. + 4. * x**12/1403325.
else:
res[i] = (1./x**2 - 1./np.sinh(x)**2)
return res
amp = 18e-3
a = 1/.61e3
b = 5.5
t_min = 0
dt = 1/5e6
t_max = (10772) * dt
t = np.arange(t_min,t_max,dt)
x_min = -amp/b
x_max = amp/b
dx = dt*(x_min-x_max)/(t_min-t_max)
x = np.arange(x_min,x_max,dx)
func1 = lambda x : Lorentzian(b*(x/a))
def distrib(x):
res = np.zeros(np.size(x))
res[int(np.floor(np.size(x)/3))] = 1
res[int(3*np.floor(np.size(x)/4))] = 3
return res
func2 = lambda x,xs : np.convolve(distrib(x), func1(xs), 'same')
plt.plot(x, func2(x,x))
plt.xlabel('x (m)')
plt.ylabel('normalized signal')
こんにちは。ありがとう、あなたの助けをありがとう、私はこれを試し、あなたに戻って取得します。 – MaximeMusterFrau
ありがとう、それは働いた!なぜあなたはそれをやるべきなのか私に説明してもらえますか?前もって感謝します。 – MaximeMusterFrau
Dirac Impulseを定数で導くと、ステップが得られます。理想的には、「有限範囲のペデスタルをハックするのではなく、すべての「lorentzian」を使用しますが、+/-無限に定義されているからです。 – f5r5e5d